* Importa `Jinja2Templates`.
* Crea un objeto `templates` que puedas reutilizar más tarde.
* Declara un parámetro `Request` en la *path operation* que devolverá una plantilla.
* Usa los `templates` que creaste para renderizar y devolver un `TemplateResponse`, pasa el nombre de la plantilla, el objeto de request, y un diccionario "context" con pares clave-valor que se usarán dentro de la plantilla Jinja2.

import jcifs.internal.util.SMBUtil;

/**
 * SMB2 Query Info response message. This response contains the requested file system,
 * file, or security information from the server.
 *
 * @author mbechler
 *
 */
public class Smb2QueryInfoResponse extends ServerMessageBlock2Response {

    /**
     * Protocol overhead size for SMB2 query info response
     */

                                "title": "Q",
                            },
                            "name": "q",
                            "in": "query",
                        },
                        {
                            "in": "query",
                            "name": "size",
                            "required": True,
                            "schema": {

from typing import Annotated, Union

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(
    q: Annotated[Union[str, None], Query(title="Query string", min_length=3)] = None,
):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})

Por ejemplo, no recibe objetos `datetime`, ya que no son compatibles con JSON.

Entonces, un objeto `datetime` tendría que ser convertido a un `str` que contenga los datos en <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">formato ISO</a>.

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

/// info | Información

Observa cómo `Offer` tiene una lista de `Item`s, que a su vez tienen una lista opcional de `Image`s

///

## Cuerpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

Si el valor superior del cuerpo JSON que esperas es un `array` JSON (una `list` en Python), puedes declarar el tipo en el parámetro de la función, al igual que en los modelos Pydantic:

```Python
images: list[Image]
```

        });

    }

    /**
     * Sets up the search conditions for retrieving file authentication configurations.
     * This method configures the query conditions and ordering for the database query.
     *
     * @param cb the condition bean for building the query
     * @param fileAuthenticationPager the pager containing search criteria
     */

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` se usa para recibir datos que deben reemplazar los datos existentes.

### Advertencia sobre el reemplazo { #warning-about-replacing }

import org.opensearch.index.query.RangeQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.RegexpQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.SpanTermQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.TermQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.TermsQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.WildcardQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.functionscore.FunctionScoreQueryBuilder;

from typing import Annotated

from fastapi import FastAPI, Path, Query

app = FastAPI()


@app.get("/items/{item_id}")
async def read_items(
    item_id: Annotated[int, Path(title="The ID of the item to get")],
    q: Annotated[str | None, Query(alias="item-query")] = None,
):
    results = {"item_id": item_id}
    if q:
        results.update({"q": q})